EJEMPLOS PARA LA APLICACIÓN DE VARIABLES

EJEMPLOS PARA LA APLICACIÓN DE VARIABLES

Veamos otros ejemplos:

1. Hipótesis: "La ansiedad provocada por una situación de prueba aminora las puntuaciones acertadas en una prueba de aprovechamiento."

V. I. : "ansiedad".

V. D.: "puntuaciones acertadas".

2. Hipótesis: "Mientras más deterioradas se encuentren las condiciones de trabajo y de vida de los obreros del sector metalúrgico, mayores serán la tasa de accidentes y enfermedades de trabajo y su gravedad."

V. I.: "condiciones de trabajo y de vida".

V. D.: "tasa de accidentes y enfermedades de trabajo y su gravedad".

3. Hipótesis: "La morbilidad del sarampión se incrementa en los meses fríos del año".

V. I.: "frío".

V. D.: "morbilidad del sarampión"

En todos los casos señalados anteriormente, se postula variación conjunta de variables, una de ellas en función de la otra.

En el ejemplo Nº 1: Las puntuaciones acertadas variarán en función de la ansiedad.

En el ejemplo Nº 2: La tasa de accidentes y enfermedades de trabajo y su gravedad variarán en función de las condiciones de trabajo y de vida de los obreros del sector metalúrgico.

En el ejemplo Nº 3: La morbilidad del sarampión variará en función del incremento del frío.

A pesar de sus diferencias, las hipótesis causales y de covariación tienen en común las siguientes características.

1º. Establecen un nexo lógico de deductibilidad.

Deductibilidad quiere decir que, a partir de ciertas características o peculiaridades de la propiedad denotada en el primer término de la relación, es posible  deducir, en virtud de la hipótesis, la propiedad denotada por el segundo término  de un determinado modo.

En las hipótesis causales el primer término está representado por la causa.

En las hipótesis de covariación el primer término está representado por la variable independiente.

Pues bien, a partir de la causa se puede dedcir el segundo término, denominado efecto. De manera análoga, a partir de la variable independiente, se puede deducir la variable dependiente.

Desde esta perspectiva, tanto la causa como la variable independiente son los términos a partir de los cuales se puede formular una predicción. Entonces se puede decir que la variable dependiente, como señalan Polit y Hungler, "(...) suele ser aquella que el investigador está interesado en comprender, explicar o predecir".^[1]

Por otra parte, bajo ciertas condiciones, la variable independiente podría ser considerada como la supuesta causa de la variable dependiente, que de esta manera sería su efecto. Entonces, la primera sería el antecedente; la segunda, el consecuente (si ocurre A, entonces ocurrirá B).^[2]

Sin embargo, es conveniente tomar en cuenta lo siguiente.

La condición de variable independiente o dependiente es algo relativo. Esto quiere decir que:

a) una variable puede ser independiente en un estudio y dependiente en otro;

b) también puede darse el caso en que una variable puede ser independiente y dependiente en una misma investigación.

Ejemplos:

El aprovechamiento escolar, considerado generalmente como variable dependiente, puede ser considerado también como variable independiente.  En estudios sobre el éxito obtenido en la universidad, se usa a menudo el aprovechamiento en la secundaria como un pronosticador, o sea como una variable independiente.

Otro caso: la ansiedad. Ha sido estudiada como variable independiente que afecta el aprovechamiento, variable dependiente. Pero la ansiedad puede usarse como variable dependiente, como cuando deseamos estudiar la eficacia de los métodos de enseñanza, los tipos de apoyo del maestro o los tipos de pruebas con que se la aminora.

Esto quiere decir que las clasificación de las variables en independientes o dependientes se funda más bien en sus usos, más que en una distinción entre clases.

---

^[1]              Investigación científica en ciencias de la salud, p. 29.

^[2]              Cf. Fred KERLINGER, Investigación del comportamiento, p. 24.